[发明专利]风电机组叶片异常检测方法及系统

说明书

本发明涉及风力发动机技术领域，具体而言，涉及风电机组叶片异常检测方法及系统，该方法的步骤包括：基于风机叶片的相对探测区域分别布设有多种传感器，以获取风机叶片的相关特征信号，经去噪优化后，提取相关特征信号之一的振动特征信号；在预设条件下，对振动特征信号进行检验，计算获取风机叶片振动特征信号的最高频率值，以表征为风机叶片的振动特定频率；根据振动特定信号确定风机叶片振型大小及方向，分析风机叶片振型大小的偏差率，判断偏差率是否达到特定区间，根据判断结果对风机叶片的异常区域进行标注，完成风电机组叶片异常区域的精准检测。

技术领域

本发明涉及风力发动机技术领域，具体而言，涉及风电机组叶片异常检测方法及系统。

背景技术

随着环保意识的日益加深以及科技技术的不断发展，人们越来越重视可再生的新型清洁能源，其中，风能属于其中之一，而风电机组作为将风能转换为电能的设备，对于其的安全探测不容忽视。风机叶片作为风电机组的关键设备之一，在风电机组的运行过程中起着至关重要的作用，就目前而言，由于风电机组通常设置在较为恶劣的环境中，导致了在运行过程中叶片会因损坏而产生不同程度的异常情况，基于此，我们亟需一种能够检测风电机组叶片的异常情况的方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供风电机组叶片异常检测方法及系统，其通过获取风电机组的叶片振动信号与原始叶片振动信号作为对比，以获取的偏差率作为判断依据，并对风电机组叶片异常区域进行标注，不仅能够及时发现风电机组的叶片异常情况，而且能够对风电机组的叶片异常区域进行精准检测，方便管理人员的及时检修，避免风电机组发生叶片断裂等安全事故，提高了安全性。

本发明的实施例通过以下技术方案实现：

风电机组叶片异常检测方法，该方法的步骤包括：

基于风机叶片的相对探测区域分别布设有多种传感器，以获取风机叶片的相关特征信号，经去噪优化后，提取相关特征信号之一的振动特征信号；

在预设条件下，对振动特征信号进行检验，计算获取风机叶片振动特征信号的最高频率值，以表征为风机叶片的振动特定频率；

根据振动特定信号确定风机叶片振型大小及方向，分析风机叶片振型大小的偏差率，判断偏差率是否达到特定区间，根据判断结果对风机叶片的异常区域进行标注，完成风电机组叶片异常区域的精准检测。

可选的，所述去噪优化具体通过小波变换进行处理，其步骤如下：

对风机叶片的相关特征信号进行多尺度分解，其中，风机叶片的相关特征信号为带噪信号；

对分解后的风机叶片相关特征信号在不同尺度下进行去噪处理，经小波逆变换后，形成去噪后的风机叶片的相关特征信号。

可选的，所述风机叶片相关特征信号的数学模型公式如下：

M(x)＝N(x)+KH(x)

其中，M(x)为风机叶片相关特征信号的数学模型，x＝1,2,3,...,n-1，N(x)为需要保留的频率信号，H(x)为需要去除的频率信号，K为需要去除频率信号的强度。

可选的，在预设条件下，对振动特征信号进行检验，所述预设条件具体为：

通过互功率谱相位图对振动特征信号进行确定，其中，互功率谱相位设定为指定参数，同时与互功率谱相位所对应的相干函数设定为指定性能，以获取风机叶片振动特征信号的最高频率值。

可选的，偏差率的具体判断过程为：

判断偏差率是否达到特定区间；

若否，则判断风机叶片处于正常状态，结束；